Облачное машинное обучение с TensorFlow: сквозные конвейеры

Переход от локальных экспериментов с машинным обучением к масштабируемому производству в облаке может показаться непростым. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные концепции создания, масштабирования и управления моделями TensorFlow с использованием современной облачной инфраструктуры. Вы пройдете обучение по созданию и развертыванию готовых к производству моделей в облаке. Вы узнаете, как облачные службы обрабатывают большие массивы данных, распределяют обучающие нагрузки и автоматизируют жизненный цикл машинного обучения. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций машинного обучения, терминологии облака и архитектуры TensorFlow. - Создание и оптимизация входных трубопроводов с использованием TensorFlow для эффективного приема данных. - Обучение и оценка моделей глубокого обучения на масштабируемых ресурсах облачных вычислений. - Развертывание обученных моделей на облачных конечных точках для прогнозирования в реальном времени и пакетного прогнозирования. - Внедрение современных методов MLOps для мониторинга, управления и автоматизации рабочих процессов машинного обучения. Курс начинается с основных определений машинного обучения и основ TensorFlow, а затем переходит к облачному хранению данных, распределенному обучению и автоматизированному развертыванию. С помощью подробных письменных объяснений и структурированного анализа кода вы получите полное представление о рабочих процессах ИИ на основе облака. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, разработчиков программного обеспечения и энтузиастов облака, которые только начинают работать с машинным обучением в облаке. Начните свой путь к облачному машинному обучению уже сегодня.